Automatische Klassifizierung von Krankenakten

• Das Universitätsspital Bern will ein Team von hochqualifizierten Spezialisten bei der Auswertung von Patientenakten entlasten. 

• Zühlke entwickelt eine Lösung auf der Basis von Machine Learning, die 74% der Hauptdiagnosen automatisch erkennt. 

• Nach der Auslieferung der Lösung unterstützt Zühlke das Universitätsspital beim Aufbau eines Data-Science-Teams samt Infrastruktur.

Das Universitätsspital Bern will ein Team von hochqualifizierten Spezialisten entlasten – Zühlke lieferte eine Lösung auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI).

Algorithmen zur Unterstützung von Fachpersonal

Patientenakten müssen nach Krankheiten klassifiziert werden. Am Universitätsspital Bern erledigen diese Klassifizierung hochqualifizierte Spezialisten in einem manuellen Prozess. Ziel des Krankenhauses ist es, Machine-Learning-Algorithmen zu entwickeln und zu testen, die Akten automatisch klassifizieren und so das Fachpersonal im Alltag entlasten.

Erster Prototyp nach nur drei Wochen

Um die Effizienz des Kodierungsteams zu steigern, entwickelt Zühlke eine Lösung auf Basis von Machine Learning, die eine automatische Klassifizierung von Patientenakten mit abschließender Expertenprüfung ermöglicht. In nur drei Wochen steht der erste Prototyp und belegt die Machbarkeit der Lösung.

Aufbau eines Data-Science-Teams

Auf Basis des ersten Prototyps beschließen die Entscheidungsträger des Spitals, weiter in diesen Bereich zu investieren. Zühlke entwickelt in den darauffolgenden vier Monaten eine moderne Deep-Learning-Lösung und unterstützt das Universitätsspital Bern im Aufbau eines Data-Science-Teams samt Infrastruktur.